# coding=utf-8


"""问题描述

HZ偶尔会拿些专业问题来忽悠那些非计算机专业的同学。今天测试组开完会后,他又发话了:在古老的一维模式识别中,常常需要计算连续子向量的最大和,当向量全为正数的时候,问题很好解决。但是,如果向量中包含负数,是否应该包含某个负数,并期望旁边的正数会弥补它呢？例如:{6,-3,-2,7,-15,1,2,2},连续子向量的最大和为8(从第0个开始,到第3个为止)。你会不会被他忽悠住？(子向量的长度至少是1)

"""


"""思路解析
这道题跟之前我在网易面试的股票买卖问题类似，采用的叫Kadane's Algorithm的方法，用两个指针。maxSum指针记录此前所有碰到的最大值，curSum指针记录循环到当前元素这一轮的最大值。当循环到元素i时，如果i+curSum < i的话，说明此前的和是负的，需要舍弃，所以将curSum的值变为i，反之，将curSum的值变为i+curSum，表明当前的和还是正值，可以继续向前探索，由于每一次遍历一个元素之后都会比较一下curSum和maxSum，所以可以放心的继续向前遍历。

"""


class Solution:
    def FindGreatestSumOfSubArray(self, array):
        # write code here
        if not array:
            return 0
        cur_sum = max_sum = array[0]
        for v in array[1:]:
            cur_sum = max(v, cur_sum+v)
            print "cur_sum -->", cur_sum
            max_sum = max(max_sum, cur_sum)
            print "max_sum -->", max_sum
        return max_sum


if __name__ == "__main__":
    s = Solution()
    print s.FindGreatestSumOfSubArray([6,-3,-2,7,-15,1,2,2])
